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#5
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
NeRFを高速化するために局所的なレンダリングを担当するMLPに分割・レンダリング時の動的なネットワークの推論の省略を行い，数千倍の高速化を達成．推論を空間で分割したことによって生じるアーティファクトが現れるようになるが，NeRFから蒸留することでこれを抑えることができた．
新規性
非常に高速なNeRF相当のNovel View Synthesisを実現した．空間を分割しAABBによる判定で推論する範囲を限定，さらになにもない領域を飛ばす・光線に沿って積分した結果透明度が十分低くなった場合に推論を中断することで高速化している．
結果
いくつかのシーンについてNeRF，NSVFと比較し非常に高速な推論でありながら画質の劣化が殆どない（シーンによっては最も優れる）ことを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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